Python|基于粒子群和遗传算法的微电网优化调度

 

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本文目录如下：

目录

1 概述

2 运行结果

2.1 粒子群优化算法求解结果

​2.2 遗传算法求解结果 

3 参考文献

4 Matlab代码、数据、文章讲解

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1 概述

能源危机和环境污染是传统形式发电中存在的两个重要问题，而微电网可以在一定程度上减缓这两大问题［1］ 。 微电网概念最早由美国电气可靠性技术协会（CERTS）提出［2］ ，微电 网 是 由各种分布式电源、储能单元、负荷以及监控和保护装置组成的集合，具有灵活的运行方式和可调度性能，能在并网运行和孤岛运行两种模式间切换。 微电网的并网运行模式可以达到削峰填谷、

提高分布式能源利用率、发展友好型电网的目的，而微电网的孤岛运行模式可以有效解决孤岛及偏远地区用电难的问题。 分布式发电技术的应用， 使得微电网发电技术为解决现阶段全球变暖以及环境恶化、 不可再生能源的储量减少等环境问题提供了有效的方法。 微电网能量管理和优化调度问题作为微电网发展的重要研究方面，成为微电网不断推广的关键技术，因而具有重要的理论价值和工程价值。目前， 专家学者们在微电网的研究领域已取得了一定的成果，但微电网在优化调度、能量控制等方面还存在很多问题，针对这些问题，很多专家学者采用不同的算法、不同的研究模型对其进行了改进。 文献［3］详细介绍了微电网的概念、基本运行方式和控制策略， 分析了国外不同特点的典型微电网示范工程及实验测试系统；文献［4］采用粒子群算法，以污染气体排放和微电源的运行费用作为目标函数，建立优化模型，对微电网的负荷进行调度优化；文献［5］采用改进的自适应遗传算法，考虑微电源的燃料成本、维护成本与起动成本，以及动态的网络损耗量和购电、售电价格等因素建立模型，对孤网运行和并网运行两种情况进行优化仿真，实现了对微电网的负荷优化。

微电网的分布式电源主要由风力发电，光伏发电电池，微型燃气轮机，燃料电池等组成，首先我们对这主要的几种分布式电源建立数学模型，并加入相关的约束条件，以方便后期进行优化调度。微电网优化调度是通过所建立的分布式电源的数学模型以及约束条件，在这个前提下面，进行调度协调优化各个电源的发电及用电方式，达到微电网运行的灵活性和经济性。而粒子群算法具有收敛速度高，算法鲁棒性好，优化效率高的特点，因此可以将其引用到微电网经济调度优化。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解。通过粒子群算法对上述的各种分布式电源的数学模型以及相关约束条件进行带入，已建立运行成本的微电网经济优化为目标函数，寻找经济优化调度最优解，从而实现微电网经济调度最优化，可以先通过寻找y=x*sin(x)*cos(2x)-2*x*sin(3x)的最大值验证粒子群算法最优解的准确性，结果如图1所示，可以看到粒子群算法成功找到了最优解。

详细文章讲解和数学模型讲解见第4部分。 

2 运行结果

2.1 粒子群优化算法求解结果

 

 

 2.2 遗传算法求解结果 

3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]高杰,邹必昌.基于粒子群算法的微电网经济优化调度[J].电子世界,2019(20):21+26.DOI:10.19353/j.cnki.dzsj.2019.20.006.

[2]储海兵.基于遗传算法的微电网优化调度[J].工业控制计算机,2019,32(02):151-153.

4 Matlab代码、数据、文章讲解